對于沒有使用過智能音箱的讀者，可以觀看 Echo 的官方廣告，直觀地體驗下智能音箱。
目前的智能音箱多基于語音控制，其基本交互流程可以用圖1 概括：1）用戶通過自然語言向音箱提出服務(wù)請求或問題 2）音箱拾取用戶聲
音（音箱本地完成）并分析（一般在服務(wù)器端完成）3）音箱通過語言播報（音箱端）和 APP 推送（關(guān)聯(lián)的手機等）對用戶的請求進行反饋。
圖1. 智能音箱基本交互方式
智能音箱可以以自然的方式（自然語言），為用戶提供一些常用的服務(wù)，未來還可能成為為家庭的控制中樞。
從用戶的角度，可直觀感知硬件和功能（圖2）。其中，智能音箱的功能關(guān)系到產(chǎn)品設(shè)計和用戶體驗， 直接關(guān)系到產(chǎn)品的成敗，我們會在產(chǎn)品分析的文章中進行深入分析。本文對智能音箱的硬件及運行在硬件之上，作為音箱“大腦”的系列算法進行簡要介紹，希望讀者能對智能音箱有更全面的了解。
圖2. 智能音箱硬件組成和功能示意
圖3展示了 Echo 拆解后的部件?？梢钥吹剑悄芤粝涞挠布⒉凰銖?fù)雜（相對于無人駕駛等“重型”AI 產(chǎn)品）。但正如下面我們會反復(fù)強調(diào)的，智能音箱的各個模塊都需要結(jié)合生產(chǎn)工藝、算法設(shè)計、產(chǎn)品體驗等多個方面進行細致的打磨，才能達到比較滿足的效果，而這其中做出需要多“痛苦的”折衷。
圖3. Amazon Echo 拆解圖【來源】
智能音箱想要成為常駐案頭的“家庭成員”，其形態(tài)必然是經(jīng)過精心設(shè)計，在形狀、大小、燈效甚至重量等因素要充分考慮在內(nèi)。圖 4 展示了一些智能音箱，讀者可根據(jù)自己的審美，判斷下哪些是想要或不想要放在家里的。
圖4. 音箱ID設(shè)計（按閱讀順序依次為：Amazon Echo、Google Home、叮咚、若琪、若琪月石、聯(lián)想音箱）（僅圖示設(shè)計，不代表實際產(chǎn)品尺寸）
ID 設(shè)計除了出于美學(xué)和交互設(shè)計的考慮外，還要和音腔設(shè)計（影響音效）、麥列方案（影響語音交互）等相互耦合，需要通盤考慮。
智能音箱本質(zhì)上還是一款音箱，因此，提供用戶認可的音質(zhì)是產(chǎn)品存在的前提。但是智能音箱在揚聲器的選擇上，除了受到音箱尺寸限制，還要考慮麥列的拾間及后續(xù)的信號處理。
圖5. Echo 揚聲器及音腔設(shè)計【來源】
圖6. 若琪揚聲器及音腔設(shè)計【來源】
圖5和圖6分別展示了 Echo 和若琪的揚聲器設(shè)計，兩者對比可以看到在選擇揚聲器上的不同折衷和權(quán)衡。
Echo 采用封閉式揚聲器設(shè)計，高音和低音喇叭上下相對，聲音各個方向是對稱的，這有有利于前端信號處理，但音效會受到限制。若琪采用開口式設(shè)計，喇叭朝前，這樣音效可以設(shè)計的更好，但信號處理難度會大。
僅就音效而言，音腔越大越有利于設(shè)計，但這會導(dǎo)致最后智能音箱非常笨重。也因此，許多設(shè)計上都有音腔部分略微鼓起的外觀設(shè)計（如 Google Home，叮咚）。
為了支持雙工（例如，在播放音樂的同時可以對音箱下達命令），揚聲器的功率不能太大，這樣就限制了音箱的最大音量。反過來，如果要確保音箱有較大的音量，可能會限制雙工條件下的音箱理解用戶語音的靈敏度。
1.3 麥克風(fēng)陣列（Microphone Array）
麥克風(fēng)陣列（以下簡稱麥列），是由一定數(shù)目的麥克風(fēng)組成，用來對聲場的空間特性進行采樣并處理的系統(tǒng)。簡單而言，使用麥列而非單個麥克風(fēng)，是為了在用戶距離音箱較遠時，依然能夠正常的收聽用戶的語音指令。智能音箱多使用環(huán)狀麥列（圖7），目前以 6（+1）麥為主流方案，也有2、4和8麥的產(chǎn)品。?
圖7. 6+1 麥列
麥列方案主要受成本和算法兩個因素限制。一方面，雖然麥克風(fēng)本身成本并不是特別高，但增加麥克風(fēng)數(shù)量需要配套的增加采樣等后續(xù)硬件的投入，會大大增加成本。另一方面，麥列涉及一系列算法（見下文），算法設(shè)計難度和計算復(fù)雜度都會隨著麥克風(fēng)數(shù)量的增加而加大。
在選擇麥克風(fēng)時，除了指向性、靈敏度、信噪比、頻響范圍、失真度等常規(guī)的參數(shù)要求，其安放位置、開口設(shè)計也要考慮ID設(shè)計和揚聲器的位置、功放等，需要全盤考慮。
本質(zhì)上，和手機等移動設(shè)備的主板并無差別，包括主板、CPU、存儲器等（如圖8）。主控板的選擇要在滿足響應(yīng)延遲的前提下，盡量壓縮成本和功耗。
圖8. 全志G102【來源】
智能音箱需要服務(wù)器提供大部分功能，因此，WiFi 是不可缺少的模塊。有些音箱會通過藍牙同手機通信。
目前主要的智能音箱還是依賴電源線供電，但不排除隨著電源蓄電能力和成本的改善，智能音箱會向手機一樣，脫離成為可自由移動的設(shè)備。如果使用電池，還要結(jié)合 ID 設(shè)計、音腔設(shè)計等因素，合理選擇電池的大小和位置、充電方案等。圖 9 展示的是 Echo Tab 的電池方案。
圖 9. Echo Tab 電池方案設(shè)計【來源】
用戶在同音箱進行語音交互的時，后臺有一系列算法在支撐的交互的正確進行。
如圖10所示，總體而言，音箱工作時，麥列始終處于拾音狀態(tài)（持續(xù)對聲音信號進行采樣、量化）。進過基本的信號處理（靜音檢測、降噪等），喚醒模塊會判斷是否出現(xiàn)喚醒詞，如果是，后續(xù)語音會進行更復(fù)雜的語音信號處理，（理想情況下）得到干凈的語音信號，開始真正的語音交互流程。
圖10. 智能音箱交互
語音檢測（英文一般稱為 Voice Activity Detection，VAD）的目標是，準確的檢測出音頻信號的語音段起始位置，從而分離出語音段和非語音段（靜音或噪聲）信號。由于能夠濾除不相干非語音信號，高效準確的 VAD 不但能減輕后續(xù)處理的計算量，提高整體實時性，還能有效提高下游算法的性能。
VAD 算法可以粗略的分為三類：基于閾值的 VAD、作為分類器的 VAD、模型 VAD。
基于閾值的 VAD：通過提取時域（短時能量、短期過零率等）或頻域（MFCC、譜熵等）特征，通過合理的設(shè)置門限，達到區(qū)分語音和非語音的目的。這是傳統(tǒng)的 VAD 方法。
作為分類器的 VAD：可以將語音檢測視作語音/非語音的兩分類問題，進而用機器學(xué)習(xí)的方法訓(xùn)練分類器，達到檢測語音的目的。
模型 VAD：可以利用一個完整的聲學(xué)模型（建模單元的粒度可以很粗），在解碼的基礎(chǔ)，通過全局信息，判別語音段和非語音段。
VAD 作為整個流程的最前端，需要在本地實時的完成。由于計算資源非常有限，因此，VAD 一般會采用閾值法中某種算法；經(jīng)過工程優(yōu)化的分類法也可能被利用；而模型 VAD 目前難以在本地部署應(yīng)用。
實際環(huán)境中存在著空調(diào)、風(fēng)扇以及其他各種各樣的噪聲。降低噪聲干擾，提高信噪比，降低后端語音識別的難度。
常用的降噪算法有 自適應(yīng) LMS 和維納濾波等。
2.1.3 聲學(xué)回聲消除（Acoustic Echo Cancellaction, AEC）
AEC也是一種常見的技術(shù)，在語音通話中，AEC是必不可少的基礎(chǔ)技術(shù)。
圖11. AEC 示意【來源】
具體的，AEC 的目的是，在音箱揚聲器工作（播放音樂或語音）時，從麥克風(fēng)中收集的語音中，去除自身播放的聲音信號。這是雙工模式的前提。否則，當音樂播放時，我們的聲音信號會淹沒在音樂聲中，不能繼續(xù)對音箱進行有效的語音控制。
在室內(nèi)，語音會被墻壁等多次反射，麥克風(fēng)采集到（圖12）。混響對于人耳完全不是問題，但是，延遲的語音疊加產(chǎn)生掩蔽效應(yīng)，這對語音識別是致命的障礙。
圖12. 混響【來源】
對于混響，一般從兩個方面來嘗試解決：1）去混響 2）對語音識別的聲學(xué)模型加混響訓(xùn)練。由于真實環(huán)境的復(fù)雜性，一定的前端去混響算法還是非常有必要的。
2.1.5 聲源定位（Direction of Arrival estimation, DOA）
聲源定位是根據(jù)麥列收集的聲音語，確定說話人的位置。DOA 至少有兩個用途，1）用于方位燈的展示，增強交互效果；2）作為波束形成的前導(dǎo)任務(wù)，確定空間濾波的參數(shù)。
聲源定位有如下常用方法有基于波束掃描的聲源定位、基于起分辨率率譜估計的聲源定位以及基于到達時間差（Time Difference of Arrival, TDOA）的聲源定位。考慮到算法復(fù)雜性和延時，一般采用TDOA方法。
波束形成是利用空間濾波的方法，將多路聲音信號，整合為一路信號。通過波束形成，一方面可以增強原始的語音信號，另一方面抑制旁路信號，起到降噪和去混響的作用（圖13）。
圖13. 波形成示意圖【來源】
出于保護用戶隱私和減少誤識別兩個因素的考慮，智能音箱一般在檢測到喚醒詞之后，才會開始進一步的復(fù)雜信號處理（聲源定位、波束形成）和后續(xù)的語音交互過程。
一般而言，喚喚醒模塊是一個小型語音識別引擎。由于目標單一（檢測 出指定的喚醒詞），喚醒只需要較小的聲學(xué)模型和語言模型（只需要區(qū)分出有無喚醒詞出現(xiàn)），聲學(xué)打分和解碼可以很快，空間占用少，能夠在本地實時。
也有喚醒做為關(guān)鍵詞檢索（key word search）或文本相關(guān)的聲紋識別問題來解決。
語音交互的基本流程如圖16所示。下面分別對各個環(huán)節(jié)進行簡要介紹。?
圖14. 語音交互基本流程
ICASSP’17 關(guān)于對話系統(tǒng)的tutorial，并附有系統(tǒng)性的參考文獻。
2.3.1 語音識別（Automatic Speech Recognition, ASR）
語音識別的目的是將語音信號轉(zhuǎn)化為文本。語音識別技術(shù)相對成熟。目前，基于近場信號的、受控環(huán)境（低噪聲、低混響）下的標準音語音識別能夠達到很的水平。然而在智能音箱開放性的真實環(huán)境，語音識別依然是一個不小的挑戰(zhàn)，需要接合前端信號處理一起來優(yōu)化。
2.3.2 自然語言理解（Natural Language Understanding, NLU）
NLU 作為一個研究課題還遠沒有被解決。但是在限定領(lǐng)域下，結(jié)合良好的產(chǎn)品設(shè)計，我們還是能夠利用現(xiàn)有技術(shù)，做出實用的產(chǎn)品。
可以將基于框架的（frame-based） NLU 分為三個子問題去解決（圖15）：
*領(lǐng)域分類：識別出用戶命令所屬領(lǐng)域。其中，領(lǐng)域是預(yù)先設(shè)計的封閉集合（如產(chǎn)品設(shè)計上，音箱只支持音樂、天氣等領(lǐng)域），而每個領(lǐng)域都只支持無限預(yù)設(shè)的查詢內(nèi)容和交互方式。
*意圖分類：在相應(yīng)領(lǐng)域，識別用戶的意圖（如播放音樂、暫?；蚯袚Q等）。意圖往往對應(yīng)著實際的操作。
*實體抽取（槽填充）：確定意圖（操作）的參數(shù)（如確定，具體是播放哪首歌或哪位歌手的歌曲）。
圖15. 基于框架的自然語言理解
2.3.3 對話管理（Diaglou Management, DM）
多輪對話對于自然的人工交互非常重要。比如，當我們詢問“北京明天的天氣怎么？”，之后，更習(xí)慣追問“那深圳呢？”而不是重復(fù)的說”**深圳明天的天氣怎么？**“
在 NLU 無有得到很好解決的情況下，對話管理似乎不可能。好在限范圍下，結(jié)合產(chǎn)品設(shè)計，還是能做的不錯。一般的作法是，將輪對話解析出的參數(shù)做為上下文（全局變量），帶入到下一輪對話；當前輪對話，根據(jù)一定的條件判斷，是否保持在上一輪的領(lǐng)域，是否清空上下文。
不同于純粹的聊天機器的對話管理，智能音箱的對話管理還有實際的操作功能（查詢信息、提供控制指令）。
2.3.4 自然語言生成（Natural Language Generation, NLG）
目前完全自動化的 NLG 方法還不成熟。實際產(chǎn)品中，多采用預(yù)先設(shè)計的文本模板來生成文本輸出。比如，播放歌曲時，生成語句為：“即將為您播放【歌手名】的【歌曲名】”。
語音合成又叫做文語轉(zhuǎn)換（Text-to-Speech，TTS），更常見可能是 TTS 這一稱呼。TTS 的終極目標是，使機器能夠像人一樣朗讀任意給定的文本。
評價實用的語音合成系統(tǒng)的兩個主要的標準是1）可懂度（人能夠聽懂）和2）自然度（使人聽著舒服）。目前，可懂度的問題基本得到解決。參數(shù)合成和拼接合成是TTS的兩種主要合成方法，其中，參數(shù)計算量小，部署靈活，但自然較差；拼接接近真人發(fā)音，存儲和計算資源高，一般只能在線合成。例如，Echo 采用的基于單元選擇（unit selection）的拼接合成。
最后，我們簡單列舉一些相對成熟，但還沒有廣泛應(yīng)用于智能音箱的技術(shù)。
聲紋識別是據(jù)語音波形反映說話人生理和行為特征的語音參數(shù)，自動識別說話人身份的一項技術(shù)。微信中的聲音鎖就是聲紋技術(shù)的一項具體應(yīng)用。
通過聲紋識別，可以設(shè)計出更加個性化的服務(wù)。
如果音箱配置為攝像頭，可以通人臉檢測，確定用戶的位置。一方面可以有更好的交互設(shè)計，另一方面可以輔助聲源定位。
同聲紋識別類似，人臉識別也可以用來確定用戶的身份。
